ISHAGE protocol: Are we doing it correctly?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Flow cytometric CD34(+) stem cell enumeration is routinely performed to optimize timing of peripheral blood stem cell collections and assess engraftment capability of the apheresis product. While a number of different flow methodologies have been described, the highly standardized ISHAGE protocol is currently the most widely employed, with 204/255 (81%) international participants in the UK NEQAS CD34(+) stem cell enumeration program indicating their use of this method. Recently, two laboratories were identified as persistent poor performers, a fact attributed to incorrect ISHAGE protocol usage/setup. This prompted UK NEQAS to question whether other laboratories were making similar errors and, if so, how this might affect individual EQA performance. METHODS AND RESULTS: In send out 0801, where two stabilized samples were issued, the EQA center surveyed 255 participants with flow analysis data and subsequent results collected. One hundred and ninety-six laboratories returned results with 103 returning dot plots. Eighty-three out of one hundred and three stated that they used the ISHAGE protocol gating strategy but 43% (36/83) were incorrectly set-up. Analysis of the data showed those incorrectly using single platform ISHAGE gating strategy were twice as likely to fail an EQA exercise compared to those using the protocol correctly. This failure rate increased two fold when incorrect ISHAGE protocol was used in a dual platform setting. CONCLUSION: This study suggests a widespread fundamental lack of understanding of the ISHAGE protocol and the need to deploy it correctly, potentially having significant clinical implications and highlights the need to monitor participants rigorously in their deployment of the ISHAGE protocol. It is hoped that once these findings have been disseminated, performance can be improved.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle